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OpenAI 智能体工程指南：10 条实战技巧和 3 种构建模式
OpenAI 给出智能体工程实战手册，介绍用技能、Shell 工具和上下文压缩三 API 让智能体稳定工作。全文涵盖概念、10 条实战技巧、3 种构建模式，有实用案例但数据精确度存疑。
禁止开源 AI？绝对不可能。不是，那您也不能植入代码啊
对岸AI监管升温，开放权重的AI模型或进入“事前准入”流程。开源AI模型有诸多优势，闭源模型并不天然可信。应分级治理开源风险，中国开源模型崛起或改变全球AI竞争格局。
OpenAI版抖音要来了！Sora 2加持，只能发AI生成视频
OpenAI正为视频生成模型Sora 2推独立社交应用，形态似TikTok，内容须AI生成，不可上传外部媒体。有独特身份验证功能，已内部测试获积极反馈，将与Meta、Google、TikTok竞争。
OmniInsert：全新无掩码视频插入技术
基于扩散模型的视频插入技术发展快，但以往方法有局限。字节提出InsertPipe和OmniInsert，解决数据不足等难题。OmniInsert设计巧妙，还建立评测平台InsertBench，虽有小问题，但推理快，可加速优化。
刚刚，Anthropic新CTO上任，与Meta、OpenAI的AI基础设施之争一触即发
Anthropic迎来新CTO Rahul Patil，他将负责计算、基础设施等工程任务。此时Anthropic面临与OpenAI、Meta的激烈基础设施竞争，Claude产品流行也带来压力，新CTO能否带来转变值得关注。
2025年深度学习趋势：从Transformer架构到无处不在的边缘计算
2025年深度学习成科技顶流，市场规模飙升。其发展受算力、数据、算法推动，应用于多领域。核心趋势包括Transformer架构发展、低代码开发等，同时也面临伦理、人才短缺等挑战。
美国计算机就业炸了：名校毕业投5000家无人问，不如生物、艺术史，麦当劳打工也不要
纽约时报报道，纽约联邦储备银行数据显示，22 - 27岁计算机专业毕业生失业率高，远超生物和艺术史专业。AI发展使科技公司减少初级软件工程师招聘，毕业生求职难，昔日“金饭碗”褪色。
你天天用的Claude和Codex，Meta内部不让随便用了
今年5月Meta给工程师划红线，限制用Claude Code和Codex，因其太好用。Meta组建团队自研编程助手MetaCode，担心外部模型输出渗进训练数据，出现“蒸馏陷阱”，且能省钱。
清华开源了一个真的会和你互动的AI课堂，同学老师都是AI，500学生已经验证....
清华大学开源OpenMAIC，这是多智能体驱动的交互式AI课堂。它模拟真实课堂，有多种场景，内置自适应引擎。经500学生验证，数据佳。支持多模型，部署方式多，还集成OpenClaw。
MCP•RL 开源：让 AI 通过强化学习，自己学会怎么用 MCP 服务器
MCP•RL 是 Agent Reinforcement Trainer (ART) 框架一部分，能让 AI 模型通过强化学习学会高效使用 MCP 服务器，解决工具调用痛点。ART 无需标注数据、通用性强，提供便捷集成方式，项目开源。